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自动化加速落地，AI照进现实。
在驶向未来的旅程中，新闻业从未掉队，媒体在观察社会风向的同时，亦以开放的姿态拥抱未来。相较于几年前的争议，而今，人们对自动化新闻等实际案例已经见怪不怪，被“解放的”记者们并未如预料般陷入失业，相反，他们投入到了更有价值的工作当中。
在行业发展欣欣向荣之时，全媒派总结了国际顶尖新闻编辑室的AI落地应用。我们希望，循着探路者的足迹，向大家徐徐展开当下新闻业的具象图景，看变革如何进行，我们又将如何接纳变革。
具体来看，我们将结合实际案例回答以下三个问题：
1. AI如何为新闻编辑室赋能？
2. AI在哪些具体流程中已经取代了记者？
3. 新闻编辑室应该如何借助AI提高报道质量，AI又将如何影响新闻业的未来？
《纽约时报》：语义辨识和评论区管理
2015年，《纽约时报》引入了名为“Editor”的AI编辑，主要负责简化记者和编辑的工作流程。“Editor”在记者和编辑报道新闻的过程中，积累了大量的新闻关键词、新闻主题和报道标题。伴随着数据的积累，AI编辑学会了识别语义标签，并且学习文章的主要部分。Editor通过实时搜索数据，在设定类别中提取信息，如事件、人物、地点和日期，从而使信息更加易于获取，简化研究过程，并且提供快速可靠的事实核查功能。
除此以外，人工智能在《纽约时报》的另一项应用是管理读者评论区鼓励有建设性的讨论，减少骚扰和辱骂。《纽约时报》的评论区氛围是令人兴奋的，目前，有14名人工编辑负责管理这个模块。尽管《纽约时报》仅有10%的文章开设了读者评论功能，但编辑们每天还是需要处理高达1.1万条读者评论。
引入AI审核员后，审核和互动效率都将大大提升，这意味着将有更多的文章开放评论区，同时《纽约时报》也能节约一笔人工开支。目前，由Jigsaw（隶属于谷歌母公司Alphabet）开发的Perspective API人工智能工具已经实际应用于评论区管理，帮助读者快速识别有害评论和有启发性的评论。读者可以通过鼠标拖动滑块来控制显示的评论。滑块越靠右，过滤程度越低，显示的有害评论越多。使用这个工具，读者们可以在评论区进行更高效率的互动。
拖动鼠标可进行有害评论过滤
BBC新闻实验室：语义辨识
BBC新闻实验室的人工智能编辑名为“Juicer”，像一台榨汁机一样，“Juicer”的任务是把包括新闻快讯、专题报道、视频新闻、政府公告、社交媒体信息等在内的海量数据汇集在一起，并进行自由调用。
“Juicer”在2012年被首次引入BBC新闻实验室，平均每天需要处理来自850个新闻机构、政府部门和社交网站的RSS信息推送。“Juicer”能够通过语义辨识对输入的信息根据信源、地点、人物和事件进行整理归档。当记者需要调取关于某个主题的新闻或信息时，“Juicer”能够快速提供一个包含相关内容的清单。
“Juicer”能做的还远远不止这些，BBC新闻实验室的愿景是，当读者在浏览新闻的过程中在某个关键词上进行长期停留时，“Juicer”能够自动弹出与该关键词相关的信息。
除了应用于文本之外，在不远的将来，BBC还希望将它应用于非文本领域，如进行音频、图片和视频的提取。理想状况是，存在于任何媒体格式的信息都能被分类，被内容生产者有效利用。
路透社：数据可视化新闻
2016年起，路透社与语义辨识技术公司Graphiq进行合作， 给新闻媒体提供许多免费的数据可视化素材，题材包括娱乐、体育等内容。媒体可以通过路透社的Open Media Express平台访问这些数据。媒体网站嵌入的这一数据可视化服务是实时更新的。
对于新闻媒体而言，这是一个吸引用户的创新途径，它能使数据新闻更吸引人，更易于理解。Graphiq的算法是在不断更新进化的，该项工具就能够提供快速访问数据的能力。虽然不是所有的数据都需要借助AI来进行可视化展示，但像Graphiq提供的这类工具能帮助媒体展示更丰富的、关联度更大的信息，而不仅仅是贴一个简单的图表而已。
数据可视化是向读者展示复合信息的有效方式，它需要以一种易于快速阅读和理解的方式来呈现。它能够呈现的内容类别十分之广，从苹果股价，到川普的声望，再到市场营销的预测分析，所有题材的可视化都能通过简单操作实现。
《华盛顿邮报》：写稿机器人
《华盛顿邮报》的自动写稿机器人“Heliograf”自2016年里约奥运会崭露头角。通过对海量数据的分析和整合，“Heliograf”能够将信息与事先置入的报道模板进行对应，自动生成新闻稿，并推送至不同的平台。
在发现报道数据可能存在异常时，“Heliograf”还能够提醒记者注意。在里约奥运会期间，“Heliograf”承担了大量关于奖牌数和比分相关的实时报道，为记者进行深度采写留足了时间和空间。
自动化新闻产品是从数据导向型的领域起步的，如体育和金融内容。对于这类内容，生产者操作时常常利用原始数据，将其整合、转化为连贯的文章。
雅虎体育：自动化新闻
一开始，媒体报道机器人采写体育和金融题材报道时，常常提到的例子是雅虎。尽管雅虎已经“卖身”电信巨头Verizon，但是它的金融和体育资讯板块仍有大量忠实读者。
著名的自然语言生成供应商Automative Insights曾对雅虎的体育新闻报道进行了研究，研究发现，在雅虎应用了自动化新闻的体育报道中，往往蕴含着丰富的内容与详实的数据，这些扎实的内容能够吸引读者进行更长时间的阅读。除了增强用户粘性之外，研究指出，雅虎的自动化新闻同样受到广告主的欢迎，自动化新闻的高阅读量让广告主们愿意为更多展示曝光买单。
美联社：人工智能分析
美联社2013年首次使用AI生产新闻内容。与雅虎类似，美联社将人工智能技术应用于体育新闻数据和财经新闻数据的分析，并生成自动化新闻。例如，一款名叫“Wordsmith”的机器人能够自动把盈利数据转换成财经新闻。
除此以外，美联社的秘密武器是名为“NewsWhip”的新闻机器人，它能够对社交媒体上的讨论趋势进行追踪和预测。NewsWhip在其主页列出了以下主要功能：
- 分析社交网络上的竞争者，进行标杆学习
- 围绕关键词和垂直领域进行用户参与度分析
- 判断网红对于品牌表现的影响
也就是说，除了像其他写稿机器人一样承担新闻报道的工作外，“NewsWhip”还承担了更多关于数据和趋势分析的工作。它还能以30分钟到3年的时间范围分析现在或过去的时间段，给记者实时预警，或提取出每日新闻简报。在它的帮助下，记者能够对新闻时事进行更加精准地“把脉”。
媒体们开发出自己独特的、符合定位的工具并不令人意外。在未来三四年，像NewsWhip这样的工具会面临激烈的竞争，因为AI取代网红营销、研究与竞争分析的态势愈演愈烈。
Quartz：聊天机器人
2016年，Quartz从奈特基金会获得19.3万美元拨款，设立了专门的机器人实验室Bot Studio，致力于为记者开发多样的自动化工具，这也彰显了互联网公司对于传媒趋势的“顺势而为”。Quartz相信，新闻将不仅仅从印刷转向互联网，更将在不久的将来通过物联网进入智能家居和车联网。
带着这样的愿景，Quartz将打造聊天机器人作为发展的重中之重，让用户和AI通过文字、语音或其他创新性地交互方式实现高效的人机互动。目前，这一研究还处于发展初期，但是聊天机器人已经可以实现对用户需求的自动读取，同时能够根据用户的需求提供相关内容，如围绕着某一主题、人物或地点的新闻报道等。
Quartz的阶段性目标是开发出能适配于所有媒体平台的聊天机器人，同时也计划开发面向新媒体工作者的自动写稿机器人。
《卫报》：聊天机器人
《卫报》推出了适用于Facebook入口的聊天机器人，能够有效节省读者浏览和搜索新闻的时间。启动该聊天机器人后，后台将自动在每天早上通过Facebook Messenger向读者推送精选的新闻报道，可选时间有6、7、8点三种。
报道内容可以由平台基于当日新闻事件自动选择，也可由用户根据自己的偏好板块自选，比如可选择只阅读热门科技新闻，或只阅读当日头版新闻。与上文中Quartz的聊天机器人类似，《卫报》的聊天机器人也可以回复用户消息和提供搜索帮助。
回到最初的问题，我们可以将AI在新闻编辑室的落地概括为六个方面：
1. 简化媒体工作流程：人工智能可以将记者从繁琐的日常工作中解放出来，使记者更加专注于自己擅长的领域。
2. 自动化的报道流程：人工智能可以应用于追踪突发新闻，弥补记者的时间和空间上的局限性。
3. 处理海量数据：人工智能可以应用于数据处理、研究等工作。处理更多数据：研究可以更快地完成，如纽约时报研究与开发实验室的 编辑应用程序所示。
4. 挖掘关联信息：人工智能可以帮助快速建立碎片化信息间的联系，辅助记者 更全面、更深层次地认识问题。
5. 事实核查：人工智能能够执行快速严谨的实施核查工作，在打击假新闻的过程中发挥着重要作用。
6. 数据新闻输出：人工智能可以将数据与新闻事件有机结合，输出可视化的数据新闻。
站在当下，回望来路，那些曾被我们视为天方夜谭的想法都已落定现实。眺望未来，是未知，但更多的是激荡着向往和期待的美好憧憬。
如何描绘一幅2023年的新闻编辑室图景？
或许是人工智能机器人与人类记者并肩而坐，配合井然，可以确定的一点是，在人工智能的帮助下，人类记者的工作也将发生重大的变化。除了更高效地处理工作外，记者和编辑将更多的时间和空间去拓宽自己的边界，探索全球性的深度新闻报道。这是一间新闻编辑室的进步，也将是全球新闻业的共同进步。
科技点亮未来，而我们，将一直在路上。
